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1 主要内容
目标函数
2 部分程序
3 程序结果
3.1 sop选址定容优化模型
3.2 对比算例（不含sop）
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1 主要内容
该程序参考文献《基于改进灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置》，采用二阶锥算法，以改进的IEEE33节点配电系统模型作为分析对象，以联络开关位置作为sop安装备选位置，以年度投资成本、运行维护成本、供电损耗成本作为目标函数，约束包括sop运行约束、潮流平衡约束、二阶锥约束、电流电压约束、欧姆定律约束等，并进行了两种对比算例的比较，一是包含sop部分，二是不含sop部分，直接可以看出两种方法的对比效果，很好的参考资料。
- 算例模型
联络开关处作为sop的备选位置。
-
目标函数
注意：1.本次分享的是选址定容部分，下次再分享灵敏度分析部分。
2.本程序会同步分享对应视频资源（详情见B站），中介请绕道。
2 部分程序
%% 常量定义
delta_T=1; N=24;
A_sop=0.02; %SOP损耗
com=0.02;%维护系数
cin=1000;%单位容量投资费用 每kVA
rr=0.08;%贴现率 需要换算成每年的成本
nsop=20;%使用年限
price=0.3;%电价 元/kwh
EESmax=0.05;capmax=0.2;%单个蓄电池充放电及容量限制
x_ess_st=3;%储能位置
r_ij=Branch(:,4); x_ij=Branch(:,5);
sop_st=[1 12 22;%sop备选位置
2 25 29;
3 8 21;
4 9 15;
5 18 33];
%% 定义决策变量
x_Iij_square=sdpvar(32,N,sc,'full'); x_ui_square=sdpvar(33,N,sc,'full');
x_pij=sdpvar(32,N,sc,'full'); x_qij=sdpvar(32,N,sc,'full');
x_p_sop=sdpvar(5,N,sc,'full'); x_q_sop=sdpvar(5,N,sc,'full');
u_sop=binvar(5,1,'full');%sop配置状态
n_sop=intvar(5,1,'full');%sop配置数量
x_s_sop=sdpvar(5,1,'full');%sop配置容量
3 程序结果
3.1 sop选址定容优化模型
3.2 对比算例（不含sop）
结论：从电压质量上来看，安装sop之后电压质量明显提升；从成本来看，未安装sop损耗成本>安装sop的成本。
很多人比较发愁发文章，基本功还是看文章，学代码，像这种sop配置方面的对比算例怎么分析有很多方向，我提示一下，比如：sop配置对风光消纳或者弃负荷方面的贡献，尤其是当下的热点是光伏超容引起的反送电难题，那么在某个配网处安装是否会促进光伏消纳；还可以结合符合需求响应以及分时电价思路，或者考虑风光聚类及随机优化，具体不再详述，本程序作为基础选址定容程序很具有参考意义。
